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Enregistrement W4224884288 · doi:10.1002/bsl.2572

Municipal regulation of cannabis and public health in Canada: A comparison of Alberta, Ontario, and Québec

2022· article· en· W4224884288 sur OpenAlexaffabout
François Gagnon, Christophe Huỳnh, Michelle Kilborn, Michelle Fry, Rachel Vallée, Isidora Janezic

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sciences & the Law · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensAlberta Health ServicesInstitut National de Santé Publique du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegalizationCannabisContext (archaeology)Public healthGovernment (linguistics)Environmental healthConsumption (sociology)LegislationPublic policyBusinessPublic administrationPolitical scienceGeographyMedicineLawSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada legalized nonmedical cannabis in October 2018, but significant variations in municipal regulations exist. This study explored the variations that exist and pondered their potential public health consequences. A comparative analysis was completed on the regulations and guidelines that addressed retailers' location and public consumption in the municipalities of Alberta, Ontario, and Québec. Municipal regulations that addressed the location of retailers were more numerous and extensive in Alberta and Ontario (in the context of provincial private retail models) than in Québec (government-based model). Municipalities in Alberta added more restrictions to public consumption laws as compared to municipalities in Ontario and in Québec. These additions were made to Alberta's and Ontario's provincial-level smoking and vaping bans which used tobacco-inspired frameworks, and to Québec's ban on smoking and vaping in all public spaces. The comparative analysis showed the importance of considering municipal cannabis regulations when studying the impact of legalization, given the significant variations that exist. Policy makers should be made aware of these variations in the regulation of cannabis in order to limit health harms and further social inequalities.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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